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做写书的市场调研，发现长视频似乎是个潜力股
接着前几天的调研 [1]，这两天又收集了更多数据，有了些眼前一亮的新结论。
这条简单分享下：
- 哪些因素促成了一本畅销书，我的调研结论
- 我这次是如何做图书市场调研的
- 我的下一步计划
哪些因素促成了一本畅销书
图书销量和作者个人影响力看起来高度相关，销售额靠前的无一例外是作者全网粉丝过万，而销售额惨淡的很多都是找不到作者在网上活跃的平台。
国内外图书销售额靠前的、作者几乎都主攻长视频，同一作者全网粉丝中 60%-80% 来自 YouTube、Bilibili 这样的长视频平台。
个人推测这和长视频的算法驱动、学习环境、高信任度有关，算法驱动帮助优质内容的长期打捞曝光，长视频的内容形式及篇幅可以更好的用于知识分享，而视频的人声解说、真人出镜也有利于建立深度信任。这些因素综合在一起，使得知识分享类的创作者更容易在长视频平台获取增长。
从我的角度来看，分享知识仅次于长视频平台的选择，是社交媒体平台，比如海外的推特、国内的即刻，但从信任度考虑，充斥着各种吸眼球信息的社媒平台，可能不是图书营销的最佳选择。
也有不做长视频但图书销售额靠前的作者，大部分粉丝主来自即刻，出版社编辑也表示看很多人推荐过其图书，推测这里的口碑传播途径不同于前者的「创作者-粉丝」，更接近「创作者-其他创作者-其他创作者的粉丝」这样的多 KOL 推广传播。
这让我想到了 Nathan Barry 在《Authority》书中的观点 [2]，他认为推特、Facebook 并不是做图书营销的好平台，他个人更偏好用邮件营销，但推特对认识新朋友很有帮助，推测这里的个例也是通过即刻连接了很多新朋友，这些朋友帮 ta 的新书销售贡献了很大的力量。
对知识分享类的创作者而言，即刻的潜力还有待发掘。
海外畅销书的中文译版不一定能爆，样本中的某本书在海外很畅销，也有出版社引入翻译了中文版，但目前销量还不是很多，推测是因为作者在国内平台无账号、影响力有限，仅靠出版社还拉不动（多少能理解 Ali Abdaal 入驻 B 站和小红书的动作了）。
我是如何分析的
1. 找同类书
从多信源收录同类书的信息，第一步先问几大联网 AI（GPT-4、Gemini、KimiChat），再看内容平台（小红书、B 站）、图书电商（Amazon、当当、虾皮台湾）、图书数据库（豆瓣、Z-library），发现比较有帮助的是 Gemini、Amazon 和当当。
2. 搭建数据库
在 Notion 里建了多个数据库，为图书调研拆分出「图书-作者-内容平台数据」的数据结构。
刚开始只有「图书-作者」，图书数据库用于收录书名、链接、出版社、出版日期、评分、销量、语言，作者数据库用于收录名称、活跃平台、全网粉丝数；后来为了方便跨表计算新增了「内容平台数据」，用于记录每个作者在活跃平台的粉丝数。
3. 估算销量
找每本书的真实销量或用网络数据预估，期间发现 Tiago Forte 刚好做过图书市场调研 [3]，参考到了真实销量数据，根据他的经验用估算了样本里英文书的 Amazon 销量，用评分数和 1.5% 的平均评分率预估。
简中图书原本也用同一方法预估了销量，后来借出版社编辑查到了更准确的监控销量，大概是我预测值的 1/3-1/2；繁中虽然有几本书，但网上的评分数都很惨淡，同一方法预测的估算误差可接受；另外，也有个别案例找到了作者自己在个人主页公开的销量数据。
4. 引入集中度指标
分析中我发现作者们的活跃平台有所差异，有的只在一个平台活跃，有的则是同时运营了多个平台；考虑到主攻平台对图书销量的影响，我引入了经济学上量化市场集中度的指标 HHI、但用在了作者身上。
对每个作者，看其活跃的每个平台的粉丝占其全网粉丝的百分比数，计算其各活跃平台粉丝的百分比数平方和，得到集中度指数；这个数最大为 10000，越大代表其粉丝越集中于单个平台。
5. 归因分析
因为样本量较少，我没有选择用 Excel 或是 Python 做数据分析，而是在 Notion 的图书数据库新建了一个视图。
新视图里显示书名、定价、作者全网粉丝数、作者平台集中度、主力平台描述（{作者名称}：{平台名称} {粉丝数}，占全平台 {粉丝占比}）、销量汇总、销售额汇总，按书的语言分组、销售额降序，再分别看每个语言市场的图书表现可能和哪些因素有关。
下一步，我准备更新 2024 年度计划，考虑分配更多时间给 B 站视频创作。
原本我一直是不太想投入这块，因为成本比图文创作更高；但现在，考虑海外博主常提到的长视频的增长潜力，以及图书出版后的成本覆盖，确实更值得一试了。
[1] 我之前调研同类书学到的 6 个经验 m.okjike.com
[2] Nathan Barry 写给图书作者们的书《Authority》 nathanbarry.com
[3] Tiago Forte 分享他们做图书市场研究的结论 fortelabs.com
接着前几天的调研 [1]，这两天又收集了更多数据，有了些眼前一亮的新结论。
这条简单分享下：
- 哪些因素促成了一本畅销书，我的调研结论
- 我这次是如何做图书市场调研的
- 我的下一步计划
哪些因素促成了一本畅销书
图书销量和作者个人影响力看起来高度相关，销售额靠前的无一例外是作者全网粉丝过万，而销售额惨淡的很多都是找不到作者在网上活跃的平台。
国内外图书销售额靠前的、作者几乎都主攻长视频，同一作者全网粉丝中 60%-80% 来自 YouTube、Bilibili 这样的长视频平台。
个人推测这和长视频的算法驱动、学习环境、高信任度有关，算法驱动帮助优质内容的长期打捞曝光，长视频的内容形式及篇幅可以更好的用于知识分享，而视频的人声解说、真人出镜也有利于建立深度信任。这些因素综合在一起，使得知识分享类的创作者更容易在长视频平台获取增长。
从我的角度来看，分享知识仅次于长视频平台的选择，是社交媒体平台，比如海外的推特、国内的即刻，但从信任度考虑，充斥着各种吸眼球信息的社媒平台，可能不是图书营销的最佳选择。
也有不做长视频但图书销售额靠前的作者，大部分粉丝主来自即刻，出版社编辑也表示看很多人推荐过其图书，推测这里的口碑传播途径不同于前者的「创作者-粉丝」，更接近「创作者-其他创作者-其他创作者的粉丝」这样的多 KOL 推广传播。
这让我想到了 Nathan Barry 在《Authority》书中的观点 [2]，他认为推特、Facebook 并不是做图书营销的好平台，他个人更偏好用邮件营销，但推特对认识新朋友很有帮助，推测这里的个例也是通过即刻连接了很多新朋友，这些朋友帮 ta 的新书销售贡献了很大的力量。
对知识分享类的创作者而言，即刻的潜力还有待发掘。
海外畅销书的中文译版不一定能爆，样本中的某本书在海外很畅销，也有出版社引入翻译了中文版，但目前销量还不是很多，推测是因为作者在国内平台无账号、影响力有限，仅靠出版社还拉不动（多少能理解 Ali Abdaal 入驻 B 站和小红书的动作了）。
我是如何分析的
1. 找同类书
从多信源收录同类书的信息，第一步先问几大联网 AI（GPT-4、Gemini、KimiChat），再看内容平台（小红书、B 站）、图书电商（Amazon、当当、虾皮台湾）、图书数据库（豆瓣、Z-library），发现比较有帮助的是 Gemini、Amazon 和当当。
2. 搭建数据库
在 Notion 里建了多个数据库，为图书调研拆分出「图书-作者-内容平台数据」的数据结构。
刚开始只有「图书-作者」，图书数据库用于收录书名、链接、出版社、出版日期、评分、销量、语言，作者数据库用于收录名称、活跃平台、全网粉丝数；后来为了方便跨表计算新增了「内容平台数据」，用于记录每个作者在活跃平台的粉丝数。
3. 估算销量
找每本书的真实销量或用网络数据预估，期间发现 Tiago Forte 刚好做过图书市场调研 [3]，参考到了真实销量数据，根据他的经验用估算了样本里英文书的 Amazon 销量，用评分数和 1.5% 的平均评分率预估。
简中图书原本也用同一方法预估了销量，后来借出版社编辑查到了更准确的监控销量，大概是我预测值的 1/3-1/2；繁中虽然有几本书，但网上的评分数都很惨淡，同一方法预测的估算误差可接受；另外，也有个别案例找到了作者自己在个人主页公开的销量数据。
4. 引入集中度指标
分析中我发现作者们的活跃平台有所差异，有的只在一个平台活跃，有的则是同时运营了多个平台；考虑到主攻平台对图书销量的影响，我引入了经济学上量化市场集中度的指标 HHI、但用在了作者身上。
对每个作者，看其活跃的每个平台的粉丝占其全网粉丝的百分比数，计算其各活跃平台粉丝的百分比数平方和，得到集中度指数；这个数最大为 10000，越大代表其粉丝越集中于单个平台。
5. 归因分析
因为样本量较少，我没有选择用 Excel 或是 Python 做数据分析，而是在 Notion 的图书数据库新建了一个视图。
新视图里显示书名、定价、作者全网粉丝数、作者平台集中度、主力平台描述（{作者名称}：{平台名称} {粉丝数}，占全平台 {粉丝占比}）、销量汇总、销售额汇总，按书的语言分组、销售额降序，再分别看每个语言市场的图书表现可能和哪些因素有关。
下一步，我准备更新 2024 年度计划，考虑分配更多时间给 B 站视频创作。
原本我一直是不太想投入这块，因为成本比图文创作更高；但现在，考虑海外博主常提到的长视频的增长潜力，以及图书出版后的成本覆盖，确实更值得一试了。
[1] 我之前调研同类书学到的 6 个经验 m.okjike.com
[2] Nathan Barry 写给图书作者们的书《Authority》 nathanbarry.com
[3] Tiago Forte 分享他们做图书市场研究的结论 fortelabs.com
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